变尺度混沌量子粒子群算法

利用混沌算子的遍历性,结合量子粒子群的快速收敛性,提出了变尺度混沌量子粒子群算法（CQPSO）。针对标准粒子群容易陷入局部最优的缺陷,CQPSO能快速收敛到最优解。对标准测试函数的测试结果表明：该算法在收敛速度和收敛精度上都得到了大幅度的提高。     

基于混沌量子粒子群算法的置换流水车间调度

流水车间调度问题广泛存在于企业生产过程中,优化的调度方案可以提高企业生产效率,降低生产成本。提出了基于混沌量子粒子群优化算法并应用于求解置换流水车间调度问题,该算法在量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了混沌机制,在保持QPSO算法收敛速度快的同时,利用混沌机制的遍历性,克服了QPSO易陷入局部极小值的缺点。同时提出了一种新的混沌变量到工件排序的编码方案,能够完整保留混沌的遍历性。仿真结果验证了所提出的新的调度算法能更好地探索更优解,同时不失去量子粒子群算法的收敛速度。     

基于自适应惯性权重的混沌粒子群算法

针对粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法易陷入早熟的缺陷,提出了一种基于自适应惯性权重的混沌粒子群算法。首先利用立方映射产生的混沌序列对粒子位置进行初始化,为全局搜索的多样性奠定基础;然后采用自适应惯性权重优化策略,提高收敛速度;最后如果判断算法陷入早熟,则对算法进行混沌扰动,使其跳出局部最优。仿真实验结果表明,改进算法的收敛速度及收敛精度都有明显提高,能有效地避免早熟。     

基于随机权重混沌粒子群反向神经网络算法的RFID定位算法

为了提高射频识别 (radio frequency identification,RFID)定位系统的准确性与可靠性,并改善反向传播神经网络算法在RFID定位算法中收敛速度慢、精度低、稳定性差的缺点,提出一种基于随机权重的混沌粒子群优化反向传播神经网络定位方法 (random weight chaotic particle swarm optimization back-propagation neural networks,RW-CPSO-BP)。在运用RW-CPSO-BP算法对标签进行轨迹预测过程中,首先对3个阅读器接收到的标签接收信号强度指标值 (received signal strength indicator,RSSI)先用均值滤波进行预处理,然后再进行归一化处理,将处理过的数据分为两组在RW-CPSO-BP模型中进行训练,从而得到误差曲线。经过RW-CPSO-BP优化过权值和阈值的BP模型能较好地定位移动标签,而且克服了陷入局部最优解的问题。仿真结果表明,RW-CPSO-BP算法收敛速度和稳定性明显高于BP网络,误差也较BP网络低,更加适合用于进行复杂环境下的RFID定位。     

基于佳点集构造的改进量子粒子群优化算法

针对粒子群优化算法易出现早熟收敛及局部搜索能力不足的特点,提出一种改进的量子粒子群优化算法(IQPSO).该算法在量子粒子群优化算法(QPSO)的基础上,引入佳点集初始化量子的初始角位置,提高初始种群的遍历性;在粒子角速度位置更新中,采用混沌时间序列数,促使粒子跳出局部极值点;为避免粒子陷入早熟收敛,在算法中加入变异处理.仿真实验结果表明:与标准粒子群优化(SPSO)算法和量子粒子群优化(QPSO)算法比较,提出的算法具有快速的收敛能力、良好的稳定性,其优化性能有较明显的提高.     

基于混沌搜索的简化粒子群优化算法

针对带有收缩因子的粒子群优化算法(CFPSO)容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化(sCFPSO)方程与混沌搜索技术相结合的方法,提出了基于混沌搜索的简化粒子群优化(CsCFPSO)算法.该算法利用分段线性混沌映射(PWLCM)的遍历性和类随机性来完成混沌搜索,从而加快sCFPSO算法跳出局部极值点而继续优化.经过6个经典测试函数对该算法进行实验,结果表明其对于粒子群优化具有很好的使用价值,它可以准确地消去局部极值,确保收敛速度和精度,该算法是通过缩小种群数和进化代数来实现的.     

一种混沌粒子群算法及其仿真研究

分析了基本粒子群优化（PSO）算法易于发生早熟收敛的原因，在此基础上提出了一种混沌粒子群优化（CPSO）算法根据个体适应值自适应调整粒子的位置分布，既保证了收敛速度又兼顾了全局收敛性，仿真结果表明该算法比基本粒子群算法有更优的性能。     

量子粒子群算法在电网规划中的应用

量子粒子群是在粒子群算法的基础上,引入了量子机制,它具有较好的全局收敛性。将量子粒子群算法应用于电网规划问题,克服了传统优化方法易陷入局部最优等缺点。通过18节点实例验证了该算法的可行性和有效性。     

基于量子粒子群的最优潮流问题

电力系统最优潮流的求解一直是电力系统研究的重点。在分析最优潮流理论的基础上引入了量子粒子群算法计算发电成本,从而将其用于求解电力系统的最优潮流问题,并通过个体优劣比较准则处理约束条件。通过对IEEE30节点最优潮流的数值仿真表明,该算法在收敛精度和迭代速度上有较好的效果。     

基于模糊理论的混沌变异粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部极值的缺点,将模糊理论和混沌理论引入粒子群算法,进行模糊混沌变异,增加种群的多样性,以解决粒子群的早熟问题.利用模糊理论对粒子群建模并对处于α-截集中的粒子以概率的方式混沌变异,该概率和混沌变异的步长分别随着隶属度和粒子群迭代的代数的变大而变大,而α是随着平均适应度的减小而增大.数值仿真实验表明该方法能较好解决早熟问题,具有较好的全局搜索能力,提高了计算精度.     

求解聚类问题的混合粒子群优化算法

建立了聚类分析问题模型,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决聚类问题。该算法可 进一步改进,思路是利用K-均值方法的结果作为一个粒子。经过比较测试,4种粒子群算法的效果都比较 好,特别是交叉策略A和变异策略B的组合算法最好。     

一种整合粒子群优化和K-均值的数据聚类算法

针对K-均值聚类算法存在的不足,提出了一种新的整合粒子群优化算法(PSO)和K-均值算法的聚类算法.在新算法中,首先结合使用粒子群优化算法和K-均值算法搜索全局最优解的位置,然后再用K-均值算法在全局最优解附近的局部空间内快速寻找最优聚类中心.通过对4个数据集的实验测试,将此算法与K-均值算法、基于粒子群的K-均值算法进行了比较.实验结果表明,新算法的聚类质量比后两个算法更优.     

基于粒子群优化算法的模糊C-均值聚类

利用粒子群优化（PSO）算法全局寻优、 快速收敛的特点, 结合模糊C 均值（FCM）算法提出一种新的模糊聚类算法. 新算法用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程, 使算法具有很强的全局搜索能力, 很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷; 同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度. 实验结果表明, 与FCM相比本文算法聚类更为准确, 效率更高.     

Locust Behaved Particle Swarm Optimization Technique

The collective behavior of certain animals and insects has the characteristic of self-organization. The simple interactions among individuals can produce complex adaptive patterns at the level of the group. Recently, new scientific investigation pointed out that desert locusts show extreme phenotypic plasticity in transforming between the lonely phase and the swarming gregarious phase depending on the population density, which is controlled by a serotonin called 5 - hydroxytryptamine（5HT）. In this paper, based on the mechanism of the locusts＇ collective behavior, a new particle swann optimization technique called LBPSO is studied. The number of swarms is selfadaptively adjusted by the acquired outstanding particles coming from behind the previous global best solution. The swarm sizes are related to the corresponding serotonin 5HT, which is determined by the optimization parameters such as global best and iteration number. And each swann adopts one of three rules below according to its density, generalized social evolution strategy, generalized cognition evolution strategy and the independent moving strategy. A comparative study of LBPSO, social particle swann optimization （ SPSO ）, improved SPSO and the standard particle swann optimization （StdPSO） on their abilities of tracking optima is carried out. And the results under four static benchmark functions and a dynamic function generator moving peaks benchmark （MPB） show that LBPSO outperforms the other three functions in both static and dynamic landscapes due to the introduced locusts＇ collective behavior.     

基于人工免疫粒子群优化算法的动态聚类分析

模糊C-均值聚类算法受初始化影响较大,在迭代时容易陷入局部极小值。将粒子群优化算法与模糊G-均值聚类算法相结合,提出一种新颖的动态聚类算法。该算法利用人工免疫思想改进粒子群优化过程,在很大程度上避免了粒子群算法和聚类算法早熟现象的发生,全局搜索能力和局部搜索能力优于同类算法。利用聚类理论中的经验规则kmax≤√n确定聚类数k的搜索范围,在最优粒子基础上进化新一级种群,该方案可有效提高算法的收敛速度。两组数据的仿真实验表明,新算法优于传统模糊C-均值聚类算法,具有收敛速度快和解的精度高的特点。     

基于粒子群聚类的防火树种分类

以福建省37种针阔树种的10个防火性能指标为数据来源,运用粒子群聚类算法将树种分成6类.结果 表明:分类达到了较理想的效果,总体符合生产实际情况.与蚁群聚类算法比较,粒子群聚类算法应用于防火树种分析能够获取较优的适应值聚类、较大的类间距离和较小的类内距离.粒子群聚类算法便于应用,可为林业科学中相关研究提供一种新手段.     

基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法

基于云模型的随机性、模糊性和稳定性特征，通过正态云发生器对量子粒子群优化算法（QPSO）进行改进，提出了一种基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法（CMAQPSO）.该算法将正态云模型引入到QPSO算法的研究，定义了收缩扩张系数的云调整策略和粒子云变异算子的构建公式，给出了量子势阱中心调整策略和边界修正策略.用5个标准测试函数对SPSO，OPSO，CVCPSO，CMAQPSO 4种算法进行对比测试，实验结果表明，CMAQPSO在5个测试函数上的平均寻优效果都明显优于其他3种算法.     

基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法

基于云模型的随机性、模糊性和稳定性特征,通过正态云发生器对量子粒子群优化算法（QPSO）进行改进,提出了一种基于正态云模型的自适应量子粒子群优化算法（CMAQPSO）.该算法将正态云模型引入到QPSO算法的研究,定义了收缩扩张系数的云调整策略和粒子云变异算子的构建公式,给出了量子势阱中心调整策略和边界修正策略.用5个标准测试函数对SPSO,OPSO,CVCPSO,CMAQPSO 4种算法进行对比测试,实验结果表明,CMAQPSO在5个测试函数上的平均寻优效果都明显优于其他3种算法.     

基于Tent映射的混沌粒子群优化算法

针对粒子群算法在迭代后期易陷入局部最优的不足,采用Tent映射所产生的混沌序列在粒子个体最优点和全局最优点附近进行混沌搜索,利用混沌搜索的全局遍历性和随机性提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真结果证明了该算法的可行性。     

自适应粒子群算法求解排课问题

针对传统排课效率低、漏排课、冲突率高等问题,利用自适应粒子群算法（SAPSO）进行排课仿真研究.首先,将粒子群算法中的固定惯性因子改进为随着迭代次数变化而不同的自适应权重,以加快寻优速度;然后,为了防止种群陷入局部最优,定义了种群相似度函数;最后,在种群中加入最差个体位置信息以增加种群混乱度,从而提高算法的全局寻优能力.仿真结果表明,SAPSO在收敛速度较快的情况下,寻优精度优于蒙特洛卡算法和改进遗传算法.